La IA mejora la interfaz cerebro-ordenador al interpretar la intención del usuario

Las interfaces cerebro-ordenador permiten controlar dispositivos mediante señales cerebrales. El uso de la inteligencia artificial (IA), a modo de copiloto, ayuda a inferir la intención del usuario para completar de forma más eficaz tareas moviendo un brazo robótico o el curso de un ordenador.

Ingenieros de la Universidad de California en Los Ángeles UCLA (EE.UU) desarrollaron una interfaz cebrero-ordenador no invasiva y asistida por IA, aunque por el momento solo se ha probado con un paciente con parálisis en las piernas y con tres sin ninguna afección.

El uso de IA mejoró casi cuatro veces el rendimiento de la persona con parálisis en tareas como mover el cursor de un ordenador o manejar un brazo robótico.

El equipo que publica un estudio en Nature Machine Intelligence indicó que los resultados son prometedores, pero es necesario seguir trabajando para adaptar el sistema a diferentes usuarios y entornos.

El sistema puede leer la actividad cerebral a través de electrodos y utiliza el aprendizaje automático para mejorar el control de los movimientos.

Muchas acciones cotidianas están orientadas a objetivos y siguen patrones predecibles, como usar un ordenador o coger objetos, y el copiloto de IA puede interpretar las acciones de usuario y ayudarle con los movimientos.

El equipo desarrolló algoritmos personalizados para decodificar la electroencefalografía, un método que registrar la actividad eléctrica del cerebro, y extraer señales que reflejan las intenciones de movimiento.

El siguiente paso fue emparejar las señales decodificadas con una plataforma de inteligencia artificial basada en cámaras que interpreta la dirección y la intención del usuario en tiempo real.

Los participantes llevaban un casco para registrar la electroencefalografía, mientras que con un sistema de visión artificial, la IA personalizada dedujo la intención de los usuarios (no sus movimientos oculares) para ayudar a los completar dos tareas.

La persona aquejada de parálisis logró un rendimiento 3,9 veces superior en el control del cursor del ordenador que sin la ayuda del copiloto de IA, y pudo controlar un brazo robótico para mover bloques de colores a objetivos específicos, tarea que sin el apoyo de la inteligencia artificial no pudo completar.

Los participantes sin parálisis experimentaron un rendimiento 2,1 veces superior tras la activación de la IA.

Este modelo de control compartido pueden ayudar a personas con capacidades físicas limitadas, como las que padecen parálisis o enfermedades neurológicas, a manipular y mover objetos con mayor facilidad y precisión.

Los investigadores quieren desarrollar, en última instancia, sistemas de interfaz cebrero-ordenador asistidos por IA que “ofrezcan autonomía compartida, permitiendo a las personas con trastornos del movimiento, como parálisis o ELA, recuperar cierta independencia para las tareas cotidianas”, en palabras de Jonathan Kao de la UCLA y uno de los firmantes del artículo.

Las interfaces cerebro-ordenador de última generación, implantados quirúrgicamente, pueden traducir las señales cerebrales en comandos, pero los beneficios que ofrecen actualmente se ven superados por los riesgos y los costes asociados a la neurocirugía necesaria para implantarlos, indica la UCLA.

Los próximos pasos para los sistemas de interfaz con IA podrían incluir el desarrollo de copilotos más avanzados que muevan los brazos robóticos con mayor velocidad y precisión, y ofrecer un toque hábil que se adapte al objeto que el usuario desea agarrar, según el equipo.